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Business Intelligence and Data Warehousing - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung
Veranstaltungsnummer 3113 Kurztext
Semester WiSe 2016/17 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 3
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/bi-16w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache deutsch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 15:00 bis 19:00 c.t. 14-täglich Gebäude A (Samelson-Campus) - A 009 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2016/17 01 Seck, Christoph 03.04.2017 Klausur 02.04.2017 VERBINDLICH 02.04.2017 VERBINDLICH


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Seck, Christoph , Dipl.-Math. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Informationsmanagm. 1 - 3 6
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011) 1 - 3 6
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-3LP Veranstaltungen mit 3 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MWI-DW Data Warehousing
MIT-BIDW1 Business Intelligence and Data Warehousing 1
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur

J. Celko: Joe Celko's Data Warehouse and Analytic Queries in SQL (2006)

Graziano, Linstedt: Super Charge Your Data Warehouse (2011)

W.H. Inmon: Building the Data Warehouse (2005)

Kimball, Ross: The Data Warehouse Toolkit(2013)

Kimball, Munday, Thronthwaite: The Microsoft Data Warehouse Toolkit (2011)

J.E.Olson: Data Quality: The Accuracy Dimension (2002)

Russo, Ferrari, Webb: Expert Cube Development with Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services (2009)

Lerninhalte

 Business Intelligence versucht aus operativen Daten Erkenntnisse zu extrahieren und zu präsentieren, die für zukünftige Entscheidungen relevant sind. In größeren Unternehmen ist es gängige Praxis , die operativen Daten dafür an einer Stelle – dem „Data Warehouse“ – bereinigt und systematisiert bereitzustellen.

In der Veranstaltung geht es um die Grundlagen zu Aufgabe, Aufbau und Realisierung von Data Warehouses und die Einbettung von Data Warehousing in den Gesamtkontext der Business Intelligence.

Zielgruppe

Für Studierende des Masterstudiengangs Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2016/17 , Aktuelles Semester: SoSe 2019
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